无法启动 Kernel

回答: 无法启动Kernel的问题可能有多种原因。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可能是由于在bootloader中开启并配置了外部总线（GPMC）导致的。在移植TI Omap系列的内核时，如果在uboot中开启并配置了GPMC的某个bank，可能会导致无法启动。解决的办法是在bootloader中关闭外部总线，让内核自己去配置。另外，引用\[3\]中提到，如果在console参数中的ttySAC0设置错误或波特率不正确，也可能导致无法启动Kernel。因此，您可以检查一下这些配置是否正确，并尝试进行相应的调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [kernel启动卡住](https://blog.csdn.net/Diwat/article/details/11205361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

vscode运行jupyter无法启动kernel

回答: 如果在VsCode中无法启动kernel，可能是因为未安装ipykernel或者选择的Python解释器不正确。首先，确保已经安装了ipykernel。可以通过在命令提示符窗口中输入"pip install ipykernel"来安装。\[2\]然后，在VsCode中创建一个ipynb文件，并在右上角选择正确的Python解释器。\[3\]确保选择的是刚刚使用pip命令安装ipykernel的Python版本。这样就可以正常启动kernel并运行代码了。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最优雅最简洁的VsCode配置Jupyter多版本Python内核的方法（不涉及Anaconda）](https://blog.csdn.net/qq_29108959/article/details/131717713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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无法启动 Kernel。 AttributeError: type object 'IOLoop' has no attribute 'initialized'.

这个错误通常是由于 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 的版本不兼容所导致的。要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 升级 tornado 库：在命令行中输入 `pip install --upgrade tornado`，然后重新启动 Jupyter Notebook 或 JupyterLab。

2. 更新 JupyterLab：在命令行中输入 `pip install --upgrade jupyterlab`，然后重新启动 JupyterLab。

3. 检查依赖项：使用命令 `pip show jupyter` 来查看当前安装的 Jupyter 相关的依赖项，并确保它们都是最新的版本。

如果以上方法都无效，你可能需要卸载并重新安装 Jupyter Notebook 或 JupyterLab。记得先备份你的笔记本文件和环境设置，以防止数据丢失。